Курс Python → Извлечение статей с newspaper3k

Модуль newspaper3k — это мощный инструмент для извлечения статей и связанных мета-данных из различных источников. При использовании этого модуля вы можете получить доступ к текстам статей, изображениям, именам авторов и другой полезной информации. Кроме того, в newspaper3k есть встроенная функциональность обработки естественного языка (NLP), что делает его еще более привлекательным для разработчиков.

Если вы ранее использовали BeautifulSoup или другие библиотеки для веб-скрапинга, то newspaper3k может оказаться более удобным и эффективным инструментом. Он предоставляет удобный интерфейс для извлечения информации из веб-страниц, что позволяет сэкономить время и усилия разработчика.

Для начала работы с модулем newspaper3k вам необходимо установить его с помощью pip. После установки вы можете использовать его для извлечения статей из ваших источников данных. Например, вы можете получить заголовок, текст и автора статьи с помощью нескольких строк кода.

from newspaper import Article

url = 'https://www.example.com/article'
article = Article(url)
article.download()
article.parse()

print(article.title)
print(article.text)
print(article.authors)

Этот пример демонстрирует базовое использование модуля newspaper3k для извлечения информации из статьи, доступной по указанному URL. Вы также можете настроить модуль для извлечения других данных, таких как изображения или ключевые слова. Newspaper3k — отличный инструмент для разработчиков Python, которые работают с веб-скрапингом и анализом текста.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Проверка дублей в списке.
  2. Работа с файлами в Python
  3. Необязательные аргументы в Python
  4. Поиск с помощью регулярных выражений
  5. Комплексные числа в Python
  6. Работа с модулем random
  7. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  8. Логирование в Python
  9. Выключение компьютера с помощью Python
  10. Лямбда-функции в Python
  11. Импортирование в Python
  12. Функция pow() — возвести число в степень
  13. Ограничение итераций в Python
  14. Модуль antigravity: генерация координат
  15. Работа с argparse
  16. Декоратор Ajax required
  17. Модуль os в Python: работа с файлами
  18. Импорт модулей и пакетов в Python
  19. Логирование в Python
  20. Преобразование символов в нижний регистр
  21. Считывание бинарного файла в Python
  22. Декораторы в Python
  23. Функции-генераторы в Python
  24. JSON-esque в Python
  25. Проекты на Python
  26. Сортировка в Python
  27. Инициализация объекта
  28. Получение обратного списка чисел
  29. Python Translator: создание локальных переводчиков
  30. Работа с множествами в Python
  31. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  32. Область видимости переменных
  33. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  34. Списковый компрехеншен.
  35. Поиск файлов по шаблону
  36. Docstring в Python
  37. Основы работы с базами данных в Python
  38. Генераторы в Python
  39. Добавление элементов в список: append() vs extend()
  40. Проверка подстроки в строке
  41. Декораторы с аргументами
  42. Работа с URL-адресами в Python
  43. Метод index() в Python
  44. Создание обратного итератора
  45. Распаковка элементов последовательности
  46. Создание новых списков в Python
  47. Создание вложенного генератора
  48. Упрощение работы с JSON-данными в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний